、敏捷审计小组模式：针对新兴业务（如跨境支付、数字资产）组建跨 职 能审计团队，融合 IT 专家、合规顾问与业务审计师，实施“短周期、高频 率”的 迭代审计。（采用“项目制” 组织架构，打破传统条线分割； 动态调整审 计资源 分配，响应速度提升 50%） 3 、风险导向型嵌入式审计：将审计职能前置嵌入业务流程，如在信贷审 批 系统设置实时合规检查节点。通过规则引擎自动拦截偏离风险偏好的操作 （如超 额 （一）基础审计场景应用问题 1 、审计工作管理问题 （1）审计计划动态调整机制是否缺失？（如：未根据金融市场波动或机构 战略转型实时更新审计重点；需建立季度滚动计划，结合金融科技风险权重变 化） （2）风险评估模型是否与业务复杂度脱节？（如：对跨境金融、数字资 产 等新兴业务仍采用传统风险评估框架，需要引入 AI 风险预测模型，调整风 险因 子量化标准） （3）审计资源配置是否存在不合理？（如：过度集中财务领域，金融科 在不同分支机构重复发生）；需要构建知识库系统，实现风险案例跨机构智 能推 送） 2 、审计质量控制问题 （21）审计方案是否覆盖高风险业务场景？（如未将支付反洗钱纳入重点 审 计范围，需要根据业务风险热力图动态调整方案，优先覆盖高频违规领域 （如信 贷审批、资金清算）） （22）审计目标是否与合规要求同步更新？（如未跟进最新金融监管政策 调 整，需要建立政策库定期比对审计要点） （23）抽样方法是否匹

由计算任务由地面强大的计算资源承担，星上设备只需专注于按照既 定规则进行数据转发，这降低了星上设备的复杂度和成本，同时也便 于对网络进行统一管理和控制。例如，通过地面网络控制器，能够方 便地对整个卫星互联网承载网的路由策略进行调整和优化，以适应不 同的业务需求和网络状况。​ 6 然而，集中式架构也存在明显的缺点。由于所有的路由计算均依 赖于地面中心，一旦地面控制器出现异常故障，整个卫星互联网承载 网的路由功能将受到 片撞击导致部分 卫星节点故障的情况下，分布式架构的卫星互联网承载网能够通过其 他正常节点的自主调整，维持网络的连通性，确保关键业务的通信不 中断。而且，分布式架构能够更好地适应卫星互联网承载网拓扑动态 时变、链路频繁切换的特点。每个路由器能够实时根据本地的链路状 态和邻居节点信息，快速调整路由策略，从而实现更高效的路由转发。 8 图 3-2 卫星互联网承载网分布式架构图 然而，分布 通常情况下，对于一些全局性、稳定性要求较高的路由策略，如 网络的骨干路由规划等，由地面网络控制器根据对全网拓扑和业务需 求的综合分析来制定，并将相应的路由表项下发给卫星互联网路由器。 而对于一些局部性、实时性要求较高的路由调整，如应对局部链路故 障或突发业务流量变化等情况，则由相关的卫星互联网路由器自主进 行决策和处理。​ 10 图 3-3 卫星互联网承载网混合式架构图 混合式架构的优势显而易见。它既利用了集中式架构便于统一管

民主氛围（允许表达意见） 、情绪安全（接纳失败） 。 外部资源 社区图书馆 、学校合作（家长会） 、心理咨询服务。 6. 动态调节机制 反馈循环 观察孩子情绪变化→调整沟通策略（如从说教转为共情） 。 适应性反弹 应对青春期叛逆（调整管教方式） 、家庭变故（如离婚后的情感支持） 。 7. 文化与制度 家庭文化基因 代际传递（父母原生家庭模式） 、传统观念（ “成绩优先 ” vs “ 兴趣导向 ”）。 父母分工：父亲负责运动技能，母亲管理学习。 外部交互 家校协同（作业反馈机制） 、社会影响（短视频对注意力的冲击） 。 特点维度 技术支撑与实现方式 典型应用场景 解决的核心问题 个性化学习路径 机器学习算法分析学 习数据， 动态调整难 度 数学分步拆解 、作 文智能润色 传统教育“一刀切 ” 模式与个体差异不 匹配 实时反馈与迭代 自动化评估系统 + 即 时纠错机制 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 次「系统失效日」 家长可能陷入的四大误区 A I 时代家长需要具备的核心技能 1. 学习策略设计者 • 家长帮助制定科学合理的学习计划。 • 家长需要根据孩子的反馈和学习效果 及时调整策略。 2. A I 工具筛选者 • 家长在关注功能和教育价值外，还需 重点考量数据隐私和使用安全性， • 判断工具是否真正符合孩子的学习需 求 第四步

识和观点。 行 实践性：“行 ”是将知识和信息转化为实际行动的过程， 它强调实践和应用。 目标导向：行动是为了实现特定的目标或解决问题 ，具有明确的方向性。 动态调整：行动过程中需要根据实际情况进行灵活调整 ，以达到最佳效果。 问行合一 ： 主动深思 创新执行 8 • DeepSeek 发布后在 1 月 27 日迅速登顶美国下载榜首； 截 DeepSeek 在 168 能力赋能企业“重度垂直” 创新 ，助力中国在全球科技竞争中 抢占先机。 10 全部参数激活，高能耗 OpenAI 等传统模型在运行时通常需要激活全部参数， 能耗巨大 模型调整强依赖标注数据 传统方式往往需要大量标注数据来监督微调（ SFT ）， 耗费大量人力和时间成本，且数据标注质量也会影响 模型性能。 任务精准分配，大幅降低能耗 依靠稀疏混合专家模型（ SFT ，让模型通过自主试错和优化来学习， 减少对标注数据依赖，降低训练复杂度。 在实际应用中， R1 在数学和编程任务中表现优于 OpenAI o1 。 自适应调整 极简单的奖励规则，让大模型自我博弈、不断顿悟与自适应调整，实现深度思 考。比如， R1 会深入思考多种解题路径，评估优劣后选择数学难题的最优解， 这种能力使其在处理复杂任务时更加高效精准。 挖掘硬件潜力提高算力利用

州的 AI 训练任务迁移至内蒙古数据中心，节省电费支出 15%，减少 碳排放 20%。2024 年初，腾讯联合英特尔开发出智能负载调节系统， 可根据电网频率波动在 10 毫秒内完成服务器功耗调整，单数据中心 可提供最大 20%的瞬时调节能力。南方电网研发的“驭电”智能仿真 大模型，通过融合气象、负荷、设备等多维数据，将新能源预测准确 率提升至 95%以上。华为在贵安建设的绿色数据中心采用“分布式光 算电协同感知模型构建 算电感知模型是实现算电协同系统智能调度的前提保障，其目标 是实现对算力状态、电力供应、网络连接质量等多维资源信息的实时 感知与动态预测，从而支撑任务在调度前的精准匹配与在运行中的自 适应调整。感知模型主要分为三层架构：感知采集层、智能融合层与 预测决策层。 （1）感知采集层：部署于算网能三类资源的关键节点，通过传 感器、控制器与标准化接口采集当前运行状态信息。例如，算力侧监 测节点 络基础，可为算电融合提供坚实的连接底座与动态支撑能力。 2.2.5 生成式智能化决策控制 算电协同网络智能决策是实现高效资源管理和优化服务的关键 环节。它实时监控分析海量数据，并据此动态调整资源分配，以满足 变化的用户需求和业务要求。 （1）决策生成技术：综合分析用户意图、业务场景、资源状态等 多维信息，运用智能算法自动生成最优的资源配置和调度决策。 （2）自适应与反馈机制：系统通过在线学习持续更新模型参数，

应用、调优、运营、运维等一站式服务。 规模复杂度增高：算力网络规模和复杂度的日益增加，势必会引 入大规模系统的规划、管控、调整、运维、优化等问题，当前“人在 回路”的解决方式在规模、复杂性、动态性和成本等方面难以为继， 亟需自动化、智能化的管控机制实现对算网的规划设计、建设部署、 维护运营、优化调整、运维管理等全生命流程管理。 以用户体验为主：算力网络的目标是为用户提供极致的服务体验， 而这需要其具 概念已获行业共识，能力分级标准已基本统一，如图 1-2 所示。 图 1-2 服务生成网络智能等级划分 基于上述思想，服务生成算力网络通过算网服务生成，即算网全 流程的自动化运行、高效的资源利用率、自适应的优化调整、持续的 智能演进、智简的服务体验、全场景的业务承载等，为各行业提供优 质的算网资源服务，赋能数字经济。具体来说，服务生成算力网络围 绕着算网融合一体化的建设目标，通过在系统全生命周期引入“智能”， 力网络与服务生成网络的深度融合，基于自动化、智能化地实现系统 功能的思想，最终实现算网服务生成，即系统全流程的自动化运行、 智简的服务体验、多样化的业务承载、高效的资源利用率、自适应的 优化调整等。从技术实现方面来说，算力网络中的基础资源感知和建 模、资源的编排策略、算网运行的故障处理、算网服务的在线优化等 关键动作，都可以通过智能算法实现自动化。从系统功能方面来说， 算力网络的感知

库的自动排查和维护，提升运维效率。此外，通过分析历史运维数据，AI可以实现预测式运维，变 被动运维为主动运维，比如提前评估资源，根据负载变化自动扩缩容等。 智能化调优：利用ML/大模型、RL等AI技术，进行智能化数据库参数调整、索引推荐、优化器增强、 视图创建等，实现智能化调优。 AI培训、学习：AI可以拆解数据库相关技术文档，提炼关键信息，助力开发人员和DBA学习数据库 技术。基于数据库相关技术文档和积累的运维案 导致的应急流程碎片化 问题。 此外，可能遇到技术兼容性问题，如不同系统之间的数据格式、通信协议不一致等，可通过开发适 配层或中间件来解决。业务流程冲突也是常见问题，需要对现有业务流程进行优化和调整，确保 应急处理流程与正常业务流程的协同。 �.� 数据安全、合规挑战 随着数据泄露和隐私问题的增加，数据库安全和合规性成为企业关注的重点。在自动化建设中， 需采取包括加密、访问控制和审计在 到新平台上，提升管理效 率，降低管理难度和成本。 在应急流程标准制定过程中，需要邀请业务部门、运维团队等多方参与，充分听取各方意见和建 议。定期对标准进行评估和修订，根据业务发展和技术变化及时调整优化。 实现数据库应急流程标准化，大致要经历应急预案编制、预案演练与优化、总结与提升、建立应急 处置机制等步骤。 生产环境治理是一个持续迭代优化的过程。需定期对生产环境进行评估，确保治理效果的持续性

务设计适应性的分配策略。  动态性：分布式环境本质上充满不确定性。资源可能随时加 入、离开、发生故障或性能波动；网络状况瞬息万变；任务 需求和依赖关系也可能动态调整。因此，算力感知必须是实 时的，调度决策也必须是动态调整的。系统需要具备快速响 应变化的能力，在某个节点出现故障时，能够迅速将其上的 任务迁移至其他健康节点，保证业务的连续性；在检测到网 络拥塞时，能够智能地选择其他通信路径，避免性能瓶颈。 业互联网领域，为切实 达成生产过程的实时控制与精细化优化，对算力的实时性、可靠性以 及精准性提出了极高要求。生产线上的设备运行数据需要在毫秒级的 极短时间内完成处理与深入分析，以便及时、精准地调整生产参数， 确保产品质量的稳定以及生产效率的提升。在智能安防领域，随着视 频监控分辨率的持续提高以及多模态感知技术的广泛应用，智能安防 系统需要同时高效处理来自高清摄像头、红外传感器、声纹识别设备 系统调度厂区边缘节点算力，支撑设备实时监控与工艺优化，要求算 力调度响应时间极低，以满足智能制造的实时性要求；互联网企业（如 短视频、直播平台）需利用边缘算力降低内容分发时延，要求系统支 持动态调整算力节点分布，匹配用户访问热点的迁移。同时，企业普 遍关注算力资源的可视化管理，需系统提供资源使用率、成本消耗等 数据报表，辅助决策。 社会公众作为终端用户，其需求体现在算力服务的“无感可用”。

中国式 现代化构筑强大物质技术基础。 一、“十五五”时期制造业发展面临的新形势 “十五五”时期，大国战略竞争和博弈加剧，人工智能的 冲击和影响扩大，我国制造业发展形势面临“三重”大调整。 （一）格局调整：保护主义、单边主义上升加剧“逆全球 化”进程，国际经贸规则重构推动区域化布局。近年来，以美 国为首的部分发达国家秉持零和博弈和保护主义思维，在高 新技术领域对我筑起“拦水坝”，强行切割基于市场规则建立 CCID CCID CCID CCID CCID C 2 禁令，限制荷兰向中国出口深紫外（DUV）光刻机，试图将 我锁死在价值链中低端，我国产业升级发展面临更大阻遏。 （二）范式调整：以人工智能为代表的数字技术深度融 入实体经济，加快生产范式演进升级。人工智能是引领这一 轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强 的“头雁”效应。以人工智能为代表的数字技术快速发展、广 争力。从生产模式看，数字技术在供需两端广泛渗透，驱动 生产端与消费端全方位融合，推动制造业从传统的提供产品 转变成以数据为核心的制造服务，催生出个性化定制、远程 运维等新业态新模式。 （三）动力调整：强国建设步入新阶段，加快形成新质 生产力成为推动制造业高质量发展的内在要求。“十五五”时 期是制造强国“三步走”战略目标的第二阶段，即由“缩小差距、 重点突破”升级为“巩固地位、提升层次”。习近平总书记在二

应识别数字化转型外部 专家需求，逐步建立数字 化转型专家库 a) 应通过量化管理方式，管 理相关岗位的任职资格 及人才储备等； b) 应通过对数据进行分析 判断数字化转型的问题， 并做出调整优化； c) 应确保人员树立科学开 发数字资源的观念与方 法，并以数字化、软件化 的方法，共享知识、技能 和经验 ； d) 应识别信息技术及其服 务创新人才、数字化转型 治理与管理人才等需求， 治理与管理人才等需求， 并有意识地吸纳和培养 相关人才 a) 应结合数字化转型战 略，建立岗位数字化评 价优化机制，持续优化 岗位数字化评价模型； b) 应基于数字化转型优 化调整战略，适时优化 调整组织结构与岗位 职 能 ； c) 应持续推进数字化转 型生态文化建设； d) 应建立专门的专家团 队、研究团队、执行团 队，支撑生态体系建设 与发展 GB/T 应建立销售、商务、生产 与交付、研发与设计等与 客户交互规范，并开展客 户满意度调查 a) 应综合运用各种渠道，实 现线上线下协同，统一管 理所有营销方式，并根据 客户需求变化情况进行 预测，动态调整研发、采 购、生产与交付等方案； b)适用时，通过数字化技术 实现与客户深度交互、产 品与服务的个性化定制； c) 应建立客户关系管理系 统，开展客户分级分类评 价、客户画像绘制等工作